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Airflow 实践笔记-从入门到精通二

为了解决这些问题，最近比较深入研究Airflow的使用方法，重点参考了官方文档和Data Pipelines with Apache Airflow，特此笔记，跟大家分享共勉。...除了公有变量，如果operator之间要互相传递参数或者中间过程数据，例如一个operator要依赖另一个operator的输出结果进行执行，有以下几个方式 使用XCom，有点像dict对象，存储在airflow...，里面配置模板参数 存储在数据库，例如一个operator存储数据在外部数据库中，另一个operator查询该数据库获得数据 使用Taskflow API，其实就是@task这样的修饰函数，被称为TaskFlow...task可以用原来1.0的方式来定义，也可以用@task的方式来定义，相互之间如果需要传递参数，可以使用.output的方法。...以后，用TaskFlow API以后，传参简单很多，就是当函数参数用即可。

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    百度飞桨：ERNIE 3.0 、通用信息抽取 UIE、paddleNLP的安装使用

    --飞桨预训练模型应用工具{风格迁移模型、词法分析情感分析、Fine-tune API微调}【一】_汀、的博客-CSDN博客 PaddleHub--{超参优化AutoDL Finetuner}【二】_...API 环境依赖 python >= 3.6 paddlepaddle >= 2.2.0 paddlenlp >= 2.2.5 任务名称 调用方式 一键预测 单条输入 多条输入 文档级输入 定制化训练...") ✅ ✅ ✅ 使用最大中文开源CPM模型完成问答 智能写诗 Taskflow("poetry_generation") ✅ ✅ ✅ 使用最大中文开源CPM模型完成写诗 开放域对话 Taskflow...doccano 进行数据标注 对于简单的抽取目标可以直接使用paddlenlp.Taskflow实现零样本（zero-shot）抽取，对于细分场景我们推荐使用轻定制功能（标注少量数据进行模型微调）以进一步提升效果...实验表明UIE在垂类场景可以通过少量数据（few-shot）进一步提升效果。

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    开箱即用的产业级NLP工具库，性能加速最高可达28倍！

    PaddleNLP 全新升级深入解读 开箱即用的工业级NLP 预置任务能力——Taskflow 依托于百度在多年语言与知识领域的业务积淀，PaddleNLP 面向 NLP 八种任务场景，聚合了众多百度自研的算法以及社区开源模型...Taskflow 使用示意图 项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/docs/model_zoo/taskflow.md...使用小样本学习策略，仅仅 32 条样本即可在电商评论分类任务上取得 87% 的分类精度 [4]。...同时结合飞桨核心框架 2.1 版本全新的自定义 OP 的功能，提供了与飞桨框架无缝衔接的使用体验。...FasterTransformer Decoding Workflow (1) 大幅提升生成任务的推理能力 在 Transformer 机器翻译、GPT 文本生成两个任务中，分别对比使用动态图版本的性能和内置

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    Taskflow 有兴趣了解一下？

    最近在工作中会经常使用到Taskflow这个东西，看起来虽然不是很难，但是遇到各种重写的时候看起来还是有点烦的，这时候就必须来了解一下taskflow这样一个东西了。...因为在Flow里，一共提供三种Flow的执行方式来解决task关联性的问题。...这个时候我们就需要顺序执行这三个task了，我们使用线性流（linear_flow） from taskflow.patterns import linear_flow linear_flow.Flow...，就是说，比如我有taskA和taskB,在执行A的时候我里面可以会用到一些和B挂钩的事情，执行B的时候也同样，Task A，B之间存在依赖关系，那我们这个时候就可以使用图流了： ?...cinder API to attach block storage to the server || ROLLBACK ...perform other tasks...

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    OCR+NLP 提取信息并分析，这个开源项目火了！

    文字是传递信息的高效途径，利用OCR技术提取文本信息是各行业向数字智能化转型的第一步。与此同时，针对OCR提取的海量文本信息，利用NLP技术进一步加工提取、分析理解后才能最大化发挥文本信息的价值。...虽然各行业智能化产业升级已经在如火如荼的开展中，但是在实际应用落地中却遇到诸多困难，比如：数据样本不够、模型精度不高、预测时延大等。...首先将研报pdf数据使用fitz包拆分为图像格式，然后利用PaddleOCR套件在研报数据集上微调PP-OCR[1]的检测模型，使用现有的识别模型获得文本信息。...PP-OCR Pipeline 对OCR识别出的文本进行整理后，调用PaddleNLP中的Taskflow API抽取文本信息中的组织机构实体。...Taskflow使用示意图 目前，Taskflow API 支持自然语言理解（NLU）和生成（NLG）两大场景共八大任务，包括中文分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、文本纠错、情感分析、生成式问答和智能写诗

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    性能加速最高可达28倍！这个NLP工具包太NB了！

    开箱即用的工业级NLP预置任务能力——Taskflow 依托于百度在多年语言与知识领域的业务积淀，PaddleNLP面向NLP八种任务场景，聚合了众多百度自研的算法以及社区开源模型，并凭借飞桨核心框架的能力升级提供开箱即用...图：Taskflow使用示意图 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/docs/model_zoo/taskflow.md 2....使用小样本学习策略，仅仅32条样本即可在电商评论分类任务上取得87%的分类精度[4]。...同时结合飞桨核心框架2.1版本全新的自定义OP的功能，提供了与飞桨框架无缝衔接的使用体验。...FasterTransformer Decoding Workflow （1）大幅提升生成任务的推理能力 在Transformer机器翻译、GPT文本生成两个任务中，分别对比使用动态图版本的性能和内置

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    C++ 动态新闻推送 第26期

    介绍了很多很多次了 例子,一个DAG任务调度 #include taskflow/taskflow.hpp> // Taskflow is header-only int main(){ tf:...:Taskflow taskflow; tf::Executor executor; auto [A, B, C, D] = taskflow.emplace( [] () { std::cout...DAG，子流程多的，taskflow表达起来更简洁 条件加权的DAG也能处理 调度器工作决策 一种是任务级别，要捋清依赖来做优化，一种是worker级别，可以搞work-steal 目前使用的用户也很多...之前也参加过cppcon，主要还是大力推广宣传(搞开源，不吹没人知道) Designing Concurrent C++ Applications 这个介绍的是c++23即将引入的exexutor抽象，避免使用...至于sleep这种参数误用，用api一定要确认好api的要求 Converting a State Machine to a C++ 20 Coroutine 手把手教你吧状态机改成协程，说实话我看到协程的那几个关键字就头疼

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    没看过这篇文章，别说你会用Airflow

    由于 Airflow DAG 是面向过程的执行，并且 task 没办法继承或者使用 return 传递变量，但是代码组织结构上还是可以面向对象结构组织，以达到最大化代码复用的目的。...所以这个问题不能够通过简单的 Airflow 配置来改变。需要修改一下申请资源 task 和回收资源 task 来传递一些信息。...更多关于 EMR 使用的细节，详见《“榨干”EMR 开销！AWS EMR 在搭建大数据平台 ETL 的应用实践》。...如下图： 比如，我们的应用场景中，有一种场景是需要轮询上游 API，如果上游 api 同时发布多个 batch 的数据，我们只需要执行最新的一个 batch， 这种行为类似将 Sensor 和短路行为结合在一起...在实际使用中，Airflow scheduler 和 meta database 是单点。为了增加系统的健壮性，我们曾经尝试过给 database 加上 load balancer。

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    Apache AirFlow 入门

    import BashOperator 默认参数 我们即将创建一个 DAG 和一些任务，我们可以选择显式地将一组参数传递给每个任务的构造函数，或者我们可以定义一个默认参数的字典，这样我们可以在创建任务时使用它...这比为每个构造函数传递所有的参数要简单很多。另请注意，在第二个任务中，我们使用3覆盖了默认的retries参数值。...任务参数的优先规则如下： 明确传递参数 default_args字典中存在的值 operator 的默认值（如果存在） 任务必须包含或继承参数task_id和owner，否则 Airflow 将出现异常...使用 Jinja 作为模版 Airflow 充分利用了Jinja Templating的强大功能，并为 pipline（管道）的作者提供了一组内置参数和 macros（宏）。...# 下面的这些操作都具有相同的效果: t1.set_downstream([t2, t3]) t1 >> [t2, t3] [t2, t3] << t1 请注意，在执行脚本时，在 DAG 中如果存在循环或多次引用依赖项时

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    常用开源工作流引擎Activiti JBPM Flowable Bonita Airflow

    需要注意的是，不同的工作流引擎在功能、性能、社区支持等方面存在差异，需要根据实际使用场景进行评估和选择。...其中，引擎负责执行具体任务，API提供了对外的接口与应用整合，公共库则是在大量重复代码的基础上进行其他模块的扩展。...易用性：jBPM提供易于使用的图形化编辑器和用户界面，可帮助用户快速创建、部署和管理业务流程。 在架构上，jBPM将业务流程分解为任务和节点，并使用模型层来存储相关的数据。...应用程序接口（API）：根据RESTful风格，提供给外部系统访问Flowable引擎的接口，可以通过编写调用API的客户端程序来使用Flowable引擎服务。...Airflow的劣势主要有： 对于非技术人员来说，学习曲线较陡峭； 在处理流程中，不太适合长时间运行的任务。

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    有赞大数据平台的调度系统演进

    Worker节点负载均衡策略：为了提升Worker节点利用率，我们按CPU密集/内存密集区分任务类型，并安排在不同的Celery队列配置不同的slot，保证每台机器CPU/内存使用率在合理范围内。...在保证核心需求的前提下，我们进行了DP-DS的架构设计： 保留DP现有前端web界面与服务层逻辑 重构调度管理界面（原先嵌入Airflow原生界面） 任务生命周期管理/调度管理等操作通过DS API交互...在切换为DP-DS后所有的交互都基于DS-API来进行，当在DP启动任务测试时，会在DS侧生成对应的工作流定义配置并上线，然后进行任务运行，同时我们会调用ds的日志查看接口，实时获取任务运行日志信息。...信息映射为DS侧的TaskParmeter格式，通过DS-API调用实现任务配置信息的传递。...对接DolphinScheduler API后，因为用户体系是直接在DP Master上进行维护，因此DS平台在用户层面统一使用admin用户。

    2.8K20

    Airflow 实践笔记-从入门到精通一

    Airflow项目 2014年在Airbnb的Maxime Beauchemin开始研发airflow，经过5年的开源发展，airflow在2019年被apache基金会列为高水平项目Top-Level...在airflow 2.0以后，因为task的函数跟python常规函数的写法一样，operator之间可以传递参数，但本质上还是使用XComs，只是不需要在语法上具体写XCom的相关代码。...Airflow 2.0 API，是一种通过修饰函数，方便对图和任务进行定义的编码方式，主要差别是2.0以后前一个任务函数作为后一个任务函数的参数，通过这种方式来定义不同任务之间的依赖关系。...这里我们使用extend的方法，会更加快速便捷。 该镜像默认的airflow_home在容器内的地址是/opt/airflow/，dag文件的放置位置是 /opt/airflow/dags。...Compose 使用的三个步骤： 1）使用 Dockerfile 定义应用程序的环境。 2）使用 docker-compose.yaml 定义构成应用程序的服务，这样它们可以在隔离环境中一起运行。

    6.8K11

    PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练

    PaddleNLP 一键预测能力 Taskflow API之三大特性 功能全面 全场景支持：覆盖NLU和NLG领域十一大经典任务。...Taskflow提供了多种中文分词模式供大家选择，我们列举了几种不同的场景，来示例不同使用方式。...', 4099), ('没有', 3594), ('还', 3455)] 2.1.3 精确模式分词 使用Taskflow精确模式，实体粒度分词精度最高，语义片段完整，在知识图谱构建等应用中优势明显。...from paddlenlp import Taskflow # 使用BiLSTM作为编码器，速度最快 ddp = Taskflow("dependency_parsing") print(ddp...『产业』应用 这一章节将会学到的Taskflow技能： 使用Taskflow来完成情感分析、文本纠错、文本相似度 3.1 情感分析 3.1.1 BiLSTM 默认使用的是BiLSTM。

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    PaddleNLP通用信息抽取技术产业应用实例

    PaddleNLP 一键预测能力 Taskflow API之三大特性 功能全面 全场景支持：覆盖NLU和NLG领域十一大经典任务。...Taskflow提供了多种中文分词模式供大家选择，我们列举了几种不同的场景，来示例不同使用方式。...', 4099), ('没有', 3594), ('还', 3455)] 2.1.3 精确模式分词 使用Taskflow精确模式，实体粒度分词精度最高，语义片段完整，在知识图谱构建等应用中优势明显。...from paddlenlp import Taskflow # 使用BiLSTM作为编码器，速度最快 ddp = Taskflow("dependency_parsing") print(ddp...『产业』应用 这一章节将会学到的Taskflow技能： 使用Taskflow来完成情感分析、文本纠错、文本相似度 3.1 情感分析 3.1.1 BiLSTM 默认使用的是BiLSTM。

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    PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练

    PaddleNLP 一键预测能力 Taskflow API之三大特性 功能全面 + 全场景支持：覆盖**NLU**和**NLG**领域十一大经典任务。...Taskflow提供了多种中文分词模式供大家选择，我们列举了几种不同的场景，来示例不同使用方式。...', 4099), ('没有', 3594), ('还', 3455)] 2.1.3 精确模式分词 使用Taskflow精确模式，实体粒度分词精度最高，语义片段完整，在知识图谱构建等应用中优势明显。...from paddlenlp import Taskflow # 使用BiLSTM作为编码器，速度最快 ddp = Taskflow("dependency_parsing") print(ddp...『产业』应用 这一章节将会学到的Taskflow技能： 使用Taskflow来完成情感分析、文本纠错、文本相似度3.1 情感分析3.1.1 BiLSTM 默认使用的是BiLSTM。

    2K30

    聊聊从大模型来看NLP解决方案之UIE

    在开放域信息抽取中，抽取的类别没有限制，用户可以自己定义。...模型微调 荐使用 Trainer API对模型进行微调。...只需输入模型、数据集等就可以使用 Trainer API 高效快速地进行预训练、微调和模型压缩等任务，可以一键启动多卡训练、混合精度训练、梯度累积、断点重启、日志显示等功能，Trainer API 还针对训练过程的通用训练配置做了封装...使用下面的命令，使用 uie-base 作为预训练模型进行模型微调，将微调后的模型保存至$finetuned_model： 单卡启动： export finetuned_model=....通过对PaddleNLP库的实践与了解熟悉，我个人觉得，非常有助于掌握NLP与大模型在实际应用中的落地。建议大家多了解学习。

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    Airflow 使用简单总结

    下图是展示一些 dags 历史执行情况，绿色表示成功，红色表示失败，任务执行可以在Web UI 上点击运行dag，也可以通过调用 Airflow 的 API 接口运行指定的 dag 。...在页面上还能看到某个 dag 的任务步骤依赖关系，下图是用的最简单的串行 下面展示的是每个步骤的历史执行情况 在代码中按照规定好的语法就能设置每个 dag 的子任务以及每个子任务之间的依赖关系...（绿框） 对于开发人员来说，使用 Airflow 就是编写 dags 文件 编写 DAG 的流程: 先用装饰器@dag 定义一个 DAG，dag_id就是网页上DAG的名称，这个必须是唯一的，不允许和其他的...get_current_context() 是 Airflow 自带的函数，获取上下文信息，包含给DAG传递的参数，通过 parmas 这个 key 获取。...如果下一个任务需要上一个任务的输出结果，可以把上一个任务作为下个任务的输入参数， 使用 》这个符号将每个任务关系串联起来 还可以给任务装饰器传入参数，可以设置该任务失败后执行的操作或者等待所有父任务执行完再操作等

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